フルハウス

ポーカーの例に戻りましょう。前回は、少なくともペア（同じ数値のカードが2枚）を引く確率を計算しました。今回はフルハウスに注目します。フルハウスとは、同じ数値のカードが2枚と、別の同じ数値のカードが3枚揃うことです（例：ハートとスペードの2、クラブ・ダイヤ・スペードのジャック）。

つまりフルハウスは、「ある数値でちょうど3枚揃う」ことが、「別の数値でちょうど2枚揃う」ことに条件づけられた確率です。前と同じコードを使い、成功条件を変更して目的の出力を得てください。この演習では、カードゲームにおける条件付き確率の推定方法を学び、シミュレーションに向けて抽象的な問題設定の基礎を身につけます。

この演習はコースの一部です

Pythonで学ぶ統計シミュレーション

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演習の手順

deck_of_cards をシャッフルします。
手札に含まれる各カードの出現回数を数えるため、.get() を使った辞書を利用します。
手札がフルハウス（ある数値が2枚、別の数値が3枚）のとき、カウンタ full_house をインクリメントします。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# Shuffle deck & count card occurrences in the hand
n_sims, full_house, deck_of_cards = 50000, 0, deck.copy() 
for i in range(n_sims):
    ____
    hand, cards_in_hand = deck_of_cards[0:5], {}
    for card in hand:
        # Use .get() method to count occurrences of each card
        cards_in_hand[card[1]] = cards_in_hand.____(card[1], 0) + 1
        
    # Condition for getting full house
    condition = (max(cards_in_hand.values()) ==3) & (min(cards_in_hand.values())==2)
    if condition: 
        full_house ____
print("Probability of seeing a full house = {}".format(full_house/n_sims))

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